O que doramagic-agent-powerups-pack faz?
Pacote de Validação de Powerups para Agentes de Codificação de IA: AGENTS.md, CLAUDE.md, avaliações e recuperação de armadilhas prontos para uso, para yeaight7/agent-powerups.
Pacote de Validação de Powerups para Agentes de IA: AGENTS.md, CLAUDE.md, avaliações e recuperação de armadilhas prontos para uso, para yeaight7/agent-powerups.
O pacote `tangweigang-jpg/doramagic-agent-powerups-pack` é um conjunto de validação de powerups para agentes de codificação de IA. Ele fornece arquivos de configuração prontos para uso, como AGENTS.md e CLAUDE.md, além de avaliações (evals) e mecanismos de recuperação de armadilhas (pitfall recovery) para a biblioteca yeaight7/agent-powerups. O objetivo é permitir que desenvolvedores integrem rapidamente recursos de melhoria de desempenho (powerups) em seus fluxos de trabalho com agentes de IA, como Claude Code, Cursor ou Codex. O pacote facilita a configuração e validação de agentes de IA, garantindo que eles possam lidar com cenários comuns e se recuperar de erros de forma eficiente, aumentando a produtividade e a robustez do desenvolvimento assistido por IA.
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Pacote de Validação de Powerups para Agentes de Codificação de IA: AGENTS.md, CLAUDE.md, avaliações e recuperação de armadilhas prontos para uso, para yeaight7/agent-powerups.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.